de.wedoany.com-Bericht: Das US-amerikanische Startup Poolside hat Laguna S 2.1 veröffentlicht, ein Open-Weight-Code-Modell mit 118 Milliarden Parametern. Es basiert auf einer Mixture-of-Experts-Architektur, bei der pro Token 8 Milliarden Parameter aktiviert werden. Das Modell wurde speziell für agentisches Codieren entwickelt und ist kompakt genug, um auf einem einzelnen Nvidia-DGX-Spark-Desktop-System zu laufen. Seine Gewichte wurden unter der OpenMDW-Lizenz der Linux Foundation auf der Plattform Hugging Face veröffentlicht.
In den beiden agentischen Code-Bewertungen Terminal-Bench und SWE-Bench Pro erzielte Laguna S 2.1 Werte von knapp über 70 % bzw. nahe 60 %. Poolside gibt an, dass das Modell in der Leistung mit Modellen von Unternehmen wie DeepSeek, Nvidia und Thinking Machines mithalten oder diese sogar übertreffen kann, die zwei- bis achtmal so viele aktive Parameter besitzen. Das Unternehmen räumt jedoch ein, dass das Modell noch nicht das Spitzenniveau erreicht hat; die geschlossenen Systeme von OpenAI und Anthropic liegen bei denselben Benchmarks weiterhin deutlich vorn.
Diese Veröffentlichung wird als direkte Antwort auf die Dominanz chinesischer Labore im Bereich der offenen Gewichte angesehen. Im vergangenen Jahr und darüber hinaus haben DeepSeek, die Qwen-Serie von Alibaba und Kimi von Moonshot AI in diesem Bereich die Führung behalten. Laut dem Unternehmen hat in den elf Monaten vor dieser Veröffentlichung kein westliches Labor ein Open-Weight-Modell der 118-Milliarden-Parameter-Klasse vorgestellt. Laut einem Bericht von Forbes positioniert Poolside diese Veröffentlichung als eine Alternative, die westlichen Unternehmen und Regierungen eine eigenständige Bereitstellung ermöglicht, ohne Daten an ausländische Anbieter senden zu müssen.
Poolside wurde 2023 von Jason Warner, dem ehemaligen CTO von GitHub, und Eiso Kant gegründet. Im Oktober 2024 schloss das Unternehmen eine Serie-B-Finanzierungsrunde in Höhe von 500 Millionen US-Dollar zu einer Bewertung von 3 Milliarden US-Dollar ab, unterstützt von Nvidia und eBay. Im April 2026 scheiterte eine geplante Serie-C-Finanzierungsrunde in Höhe von 2 Milliarden US-Dollar zu einer Bewertung von 14 Milliarden US-Dollar, nachdem CoreWeave aus einem gemeinsamen Rechenzentrumsprojekt in Texas ausgestiegen war. Das Unternehmen bedient derzeit Regierungen, Verteidigungsbehörden und andere stark regulierte Organisationen über seine API und Agent-Tools.
Das Unternehmen gibt an, das Modell mit seiner internen Model Factory-Plattform erstellt zu haben, die automatisch Architektursuche und auf Codeausführung basierendes Reinforcement Learning durchführt. Das Training erfolgte in weniger als vier Wochen mit 4.000 Nvidia-H200-GPUs. Vor drei Wochen wurde bereits das kleinere Laguna XS veröffentlicht; das Unternehmen gibt an, etwa im Fünf-Wochen-Rhythmus neue Modelle vorzustellen. Als Demonstration des langen Reasoning veröffentlichte Poolside einen Trace, in dem das Modell eigenständig ein kombinatorisches Problem löst – eine Aufgabe, die bis vor kurzem nur den größten Spitzenmodellen vorbehalten war.
Poolside vertritt das Geschäftsmodell, dass Unternehmen bereit sind, für den Betrieb leistungsstarker Code-Modelle auf ihrer eigenen Hardware zu zahlen, anstatt Prompts an geschlossene APIs zu senden. Diese Erwartung hängt davon ab, ob die Leistung von Laguna S 2.1 in der Produktion mit den Benchmark-Ergebnissen übereinstimmt. Die eigenen Ergebnisse des Unternehmens zeigen, dass das Modell bei Terminal-Bench etwa 10 bis 15 Prozentpunkte hinter den geschlossenen Spitzenreitern liegt. Ob das Unternehmen diese Lücke im nächsten Zyklus schließen kann, während es gleichzeitig mit den ebenfalls schnell fortschreitenden chinesischen Open-Weight-Modellen konkurriert, wird darüber entscheiden, ob der Rückstand des Westens im Bereich der offenen Gewichte ein vorübergehendes Phänomen oder ein strukturelles Problem ist.
